公开(公告)号：CN113111917A

公开(公告)日：2021-07-13

申请号：CN202110281868.3

申请日：2021-03-16

Applicant: 重庆邮电大学

Inventor： 米建勋 ,  台德宝 ,  陈涛 ,  向菲 ,  钱基业 ,  江金洋

IPC: G06K9/62 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开了一种基于双重自编码器的零样本图像分类方法及装置，涉及图像分类技术领域技术领域，将视觉和语义特征投影到一个公共空间中学习潜在语义，并基于图知识构造一致性权重矩阵使得双重投影保持一致的数据结构，再引入ε‑牵引技术，设计一个基于标签松弛的可见类分类器，增强了潜在语意义的判别性和模型的泛化能力，其包括，获取样本图像；构建视觉特征向量，再建立视觉和语义特征空间并构造一致性权重矩阵，基于双重图嵌入构建正则化自编码器，引入ε‑牵引技术，建立基于标签松弛的可见类潜在语义分类器并通过对双重判别图正则化自编码模型进行训练获取零样本分类模型利用距离计算公式，并在公共空间中获取未见类测试样本的类别标签。

公开(公告)号：CN113111917B

公开(公告)日：2022-07-01

申请号：CN202110281868.3

申请日：2021-03-16

Applicant: 重庆邮电大学

Inventor： 米建勋 ,  台德宝 ,  陈涛 ,  向菲 ,  钱基业 ,  江金洋

IPC: G06V10/764 ,  G06V10/82 ,  G06K9/62 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开了一种基于双重自编码器的零样本图像分类方法及装置，涉及图像分类技术领域技术领域，将视觉和语义特征投影到一个公共空间中学习潜在语义，并基于图知识构造一致性权重矩阵使得双重投影保持一致的数据结构，再引入ε‑牵引技术，设计一个基于标签松弛的可见类分类器，增强了潜在语意义的判别性和模型的泛化能力，其包括，获取样本图像；构建视觉特征向量，再建立视觉和语义特征空间并构造一致性权重矩阵，基于双重图嵌入构建正则化自编码器，引入ε‑牵引技术，建立基于标签松弛的可见类潜在语义分类器并通过对双重判别图正则化自编码模型进行训练获取零样本分类模型利用距离计算公式，并在公共空间中获取未见类测试样本的类别标签。